آموزش یادگیری ماشین با پایتون — کاربرد و ابزارهای پایتون در Machine Learning
در سال های اخیر با توجه به پیشرفت علوم و فناوری های جدید در نحوه ساخت و ذخیره سازی داده در علوم مختلف، نیاز به یک راهکار سیستمی و جامع برای تحلیل این حجم داده ها مورد نیاز بوده است. آموزش یادگیری ماشین با پایتون به عنوان یکی از بروز ترین روش هایی که معرفی شده است می تواند به ما در زمینه ی تجزیه و تحلیل اطلاعات موجود کمک ویژه ای انجام دهد.
در این مطلب قصد داریم شما را با آموزش یادگیری ماشین با زبان برنامه نویسی پایتون آشنا کنیم و کاربردهای جذاب یادگیری ماشین با پایتون را بررسی کنیم، پس با ما همراه باشید.
یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟
در عصر حاضر که دنیای ما مملو از داده های مختلف و حجیم است هر روز نیاز به پردازش بیشتر و قدرت ذخیره سازی بالاتر حس می شود. داده ها و اطلاعات مورد نیاز ما در هر علمی مافوق تصور ماست و روز به روز در حال افزایش است.
سوال اینجاست که آیا همراه با افزایش سرعت تولید داده ها ما هم می توانید فهم عمیقی از آنها پیدا کنیم یا خیر؟
در پاسخ باید گفت شرکت های دانش بنیان زیادی هستند که می خواهند از سیستم های هوشمندی استفاده کنند که اطلاعات آنها از طریق داده کاوی و یادگیری ماشین بدست آمده است.
در این ماشین مبحثی به نام یادگیری ماشین پدید آمده است که از مهمترین مباحث روز در زمینه محاسبات کامپیوتری است که با واسطه آن می توانیم با استفاده علم الگوریتمی کلیه ی داده ها و اطلاعات بی معنا را به مباحث و موضوعات قابل فهم تبدیل کنیم.
حال که با مبانی اولیه یادگیری ماشین آشنا شدیم باید تعریف دقیقی از آن ارائه کنیم.
تعریف : مبحث یادگیری ماشین یا Machine Learning به زمینه ای از علم رایانه گفته می شود که با استفاده از آن می توانیم سیستم های رایانه ای مانند انسان داشته باشیم که قادر به درک و تحلیل داده ها هستند.
به زبانی دیگر توانایی یادگیری ماشین به عنوان هوش مصنوعی برای سخت افزار ها تعریف می شود که با بهره بردن از الگوریتم ها می توانیم داده های اولیه را به اطلاعات با مفهوم تبدیل کنیم و آن را کشف کنیم.
زبان پایتون به عنوان یکی از زبان های برنامه نویسی نوینی که در زمینه ی داده کاوی و هوش مصنوعی کار کرده است، آموزش یادگیری ماشین با پایتون فرادرس را برای ما جذاب خواهد کرد.
از اصول مبنایی که برای یادگیری ماشین در نظر گرفته می شود این است که این سیستم ها بتوانند بدون آنکه انسان دخالت مستقیمی بر روی آنها داشته باشد، قدرت برنامه ریزی داشته باشند و از تجربه های قبلی خود یاد بگیرند.
چرا یادگیری ماشین مهم است؟
همانطور که اشاره شد در دهه های اخیر نیاز انسان ها به هوشمند کردن سخت افزار ها و افزایش هوش مصنوعی باعث شده است تا از کارهای خود در زمینه های مختلفی کم کند و به سخت افزارهای جدید مانند ربات ها تکیه کند.
به این خاطر انسان های سعی می کنند بر روی چنین مسائل آینده نگر و نسبتا پیچیده ای کار کنند تا از فعالیت های بشریت در زمینه هایی که نیاز به کار مداوم و سنگین است جلوگیری کنند که این مورد جز با آموزش یادگیری ماشین میسر نیست.
البته هوش مصنوعی که ما در حال حاضر می شناسیم در حال طی کردن مراحل تکمیلی خود است و هنوز جا برای کار زیاد دارد و در مواردی هنوز توقعات ما را برآورده نکرده است مثلا غلبه نکردن بر هوش انسان یکی از آنهاست.
سوال اصلی که مطرح می شود این است با این ضعف هوش مصنوعی که می بینیم چه نیازی به یادگیری ماشین است؟
در پاسخ باید گفت که انسان ها باید بتوانند با توجه به حجم بالایی از داده ها؛ با معیارهای تعریف شده برنامه ریزی و تصمیم گیری های مهم را انجام دهند.
سازمان و شرکت های مختلفی در سراسر دنیا هستند که با توجه به نیاز روز افزون جامعه به استخراج و درک داده ها، بر روی تکنولوژی های جدیدی مثل هوش مصنوعی، داده کاوی و یادگیری ماشین سرمایه گذاری کرده اند.
مطمئنا این سرمایه گذاری ها برای استخراج، تجزیه و تحلیل داده ها و تبدیل آنها به اطلاعات با مفهوم جهت اعمال کردن کارهای اصلی در دنیای واقعی می باشد که بتواند راه حل مسائل پیچیده را پیدا کند. این مسیر می تواند به ما کمک کند تا تصمیم گیری مبتنی بر اطلاعات را بدست بیاوریم که جهت سیستمی سازی روند فرآیندها توسط ماشین ها کاربرد دارند.
از اصلی ترین نیاز های ما برای یادگیری ماشین این است که انسان ها برای حل مسئله های با تعداد بالا و حجم داده های بزرگ نیاز به روشی کارآمد دارند.
معرفی زبان برنامه نویسی پایتون
زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان شی گرا، همه منظوره، سطح بالا معرفی می شود که با استفاده از آن می توانیم برنامه ها و نرم افزارهای مختلفی را بر روی پتلفرم های متعدد طراحی کنیم.
این زبان برنامه نویسی بر روی تمامی سیستم عامل های شناخته شده مانند ویندوز،لینوکس و مک قابل نصب و اجرا می باشد.
برای زبان پایتون فریمورک های پرکاربرد و قدرتمندی طراحی و ساخته شده است که هرکدام از آنها قابلیت های خوبی را به این زبان اضافه می کنند.
به طور مثال با استفاده از فریمورک کیوی Kivy می توانیم برای سیستم عامل اندروید و iOS اپلیکیشن هایی را بسازیم و در هر کدام از آنها اجرا کنیم.
آموزش یادگیری ماشین با پایتون
زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان سطح بالا همراه با امکانات زیادی که دارد می تواند برای تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری رفتار داده ها مورد استفاده قرار بگیرد و به همین خاطر آموزش یادگیری ماشین با پایتون به عنوان یکی از مباحث روز مورد مطالعه قرار گرفته است.
البته در سال های گذشته موضوع یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ از مباحث مهم و بروز در زمینه برنامه نویسی بوده است و از موارد پرطرفدار در امور انجام برنامه نویسی می باشد.
زبان های برنامه نویسی مختلفی در زمینه یادگیری ماشین وجود دارند که به آنها اشاره خواهیم کرد :
- زبان برنامه نویسی پایتون Python
- زبان برنامه نویسی سی شارپ #C
- زبان جاوا Java
- زبان R
- نرم افزار متلب Matlab
- و نرم افزار بانک اس کیو ال SQL
در زمینه ی یادگیری ماشین، زبان پایتون توانسته است بخاطر سرعت و دستورات Syntax ساده پیشرفت قابل توجهی داشته باشد و می توان یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی جهت مطالعه یادگیری ماشین در نظر گرفت.
سوال : یکی از مهمترین سوال هایی که ما به عنوان یک انسان باید بدانیم این است که در چه زمان و موقعیتی باید به ماشین ها اطلاع دهیم و آنها را وارد به یادگیری کنیم؟
در پاسخ این سوال باید بگوییم که شرایط مختلفی وجود خواهد داشت که ما نیازمند آن باشیم که ماشین ها تصمیم های براساس داده ها را به صورت کامل و در مقیاس بزرگ بگیرند.
چه شرایطی باید در نظر گرفته شود تا یادگیری ماشین ها مفید و موثر واقع شوند؟ در ادامه به بررسی این شرایط می پردازیم :
نبود تخصص مورد نیاز توسط انسان ها
از جمله مواردی که به وجود ماشین ها نیاز دارد و یادگیری ماشین ها را برایمان پر اهمیت می کند، مواردی هستند که انسان ها تخصص و توان بالایی در آن بخش ندارند. در این موارد مجبوریم تا برای افزایش بازدهی و دقت کارها، از ماشین ها برای داده کاوی استفاده کنیم تا بتوانیم تصمیم های مبتنی بر اطلاعات را به درستی بگیریم.
از مواردی که می توان به این نوع محیط ها اشاره کرد مکان ها و زمان هایی هستند که انسانی در آنجا وجود ندارد یا مسیر راه یافتن به آن مکان سخت است، مانند فضاهای ناشناخته نجومی و کهکشان ها.
در مکانیزم های پویا
مکانیزم هایی در اطراف ما وجود دارند که همیشه به صورت پویا و منعطف در طول زمان در حال تغییر هستند و اگر رفتارهایی بوجود بیاید باید از ماشین ها بخواهیم یادگیری خود را به سطحی برسانند که براساس این مدل رفتارها تصمیم گیری کنند. به وسیله آموزش یادگیری ماشین با پایتون فرادرس می توانیم در این مدل سناریو ها با توانایی کامل وارد شویم.
از نمونه مواردی که برای اینگونه مکانیزم های پویا می توان مثال بزنیم، اتصالات شبکه و زیر ساخت های مربوط به آن در یک شرکت می باشد.
عدم امکان ترجمه تخصص ها به امور محاسباتی
در بخش هایی که انسان ها براساس قدرت فهم و درک خود تخصص بالایی دارند، شاید نتوانند این گونه تخصص های خود را به امور محاسباتی ترجمه کنند و انجام آن توانایی کافی را نداشته باشند، نیاز است تا با یادگیری ماشین ها بر این شرایط فائق شویم.
از جمله مواردی هم که می توان برای این نمونه مثال زد در زمینه تشخیص گفتار و فعالیت های شناختی است.
دلایل برتری زبان پایتون در حوزه یادگیری ماشین
با مطالعه موارد خود در زمینه یادگیری ماشین و لزوم توجه به آن در زمینه های مختلف گفتیم ولی سوال بعدی این است که چه لزومی دارد از زبان برنامه نویسی پایتون برای داده کاوی و یادگیری ماشین استفاده کنیم؟ و اینکه دلایل برتری زبان پایتون نسبت به زبان های برنامه نویسی در مورد ماشین لرنینگ چیست؟
- سادگی در آموختن
از مهمترین دلایلی که در ابتدا می خواهیم برای یادگیری یک زبان برنامه نویسی پویا و کاربردی به سراغ پایتون برویم این است که :
زبان پایتون یک زبان مقدماتی برای برنامه نویسی با نهایت سادگی است.
- قدرتمند بودن
در کنار سادگی و حجم کدهای کمتر، زبان پایتون بسیار قدرتمند و منسجم است. این زبان به خاطر اینکه یک زبان سطح بالا به حساب می آید به زبان انسان نزدیک است و فهم و درک اولیه از کدهای نوشته شده با آن راحتتر است.
- قواعد نوشتاری ساده
سطح کدنویسی در زبان پایتون ساده است و قواعد نوشتاری این زبان مانند زبان انگلیسی است که کار آموختن آن را راحتتر می کند. به همین خاطر برنامه نویسان و توسعه دهندگان با حجم کمتری از کدنویسی می توانند پروژه های خود را انجام دهند.
- زبان تفسیری
زبان پایتون به عنوان یک زبان تفسیری شناخته می شود، به این معنا که تمامی کدهایی که ما می نویسیم همزمان که نوشته می شوند اجرا می شوند و به همین خاطر خطا یابی در یک پروژه برنامه نویسی ساده تر خواهد بود.
ابزارهای قدرتمند پایتون برای یادگیری ماشین
همانطور که به ویژگی های مهم و مزایای اصلی پایتون اشاره شد، مشاهده کردیم که توانایی زیادی در این زبان وجود دارد ولی از جمله ابزارهای قدرتمندی که پایتون دارد کتابخانه های جامع و کاملی است که برای اهداف مختلفی تعبیه شده است تا به وسیله آموزش یادگیری ماشین با پایتون بتوانیم از آنها استفاده کنیم.
یکی از این اهداف مهم در زبان پایتون توانایی داده کاوی و یادگیری ماشین است و در ادامه با برخی از کتابخانه های زبان پایتون که به صورت تخصصی برای یادگیری ماشین مناسب هستند معرفی می کنیم :
- scikit-Learn : این کتابخانه برای انجام داده کاوی، یادگیری ماشین و تجزیه و آنالیز داده ها کاربرد دارد.
- pylearn– : کتابخانه دیگری از پایتون است که از کتابخانه scikit-Learn انعطاف بیشتری دارد.
- PyBrain– : این کتابخانه ی ماژولار با بهره بردن از الگوریتم های مخصوص یادگیری ماشین انعطاف و قدرت بالایی دارد و برای انجام تست و آزمایش های مختلف محیط مناسبی دارد.
- orange– : با استفاده از این کتابخانه می توانیم به تجزیه و آنالیز داده ها با منبعی باز که مولفه هایی جهت یادگیری ماشین دارد از طریق برنامه نویسی بصری دست پیدا کنیم.
- PyML– : این کتابخانه دارای یک ساختار تعاملی شی گرا بوده که برای یادگیری ماشین با زبان پایتون بسیار مناسب است.
- Shogun– : کتابخانه ای مبتنی بر ابزارهای یادگیری ماشین بوده که بر روش های کرنل با مقیاسی بزرگ تمرکز دارد.
- Tensorflow– : این کتابخانه هم در زمینه شبکه ی عصبی است که با سطح بالایی کار می کند.
برای یادگیری هر کدام از این کتابخانه های پایتون نیاز به یک منبع آموزشی معتبر داریم تا بتوانیم به طور کامل به آنها مسلط شویم.
مهمترین پروژه های کاربردی یادگیری ماشین با زبان پایتون
در ادامه می خواهیم برنامه ها و پروژه های مختلفی که براساس یادگیری ماشین با زبان برنامه نویسی پایتون ایجاد شده اند را بررسی کنیم.
کشف و تشخیص انواع بیماری ها و مواد مخدر
در این زمینه مواردی شامل برنامه های غربالگری ترکیبات دارو، تکنولوژی های شناخت بیماری، فرآیند ترکیبات دارویی، تحقیق در زمینه روش های تشخیص درمان و داروها، با استفاده از ابزارهای داده کاوی و یادگیری ماشین با زبان پایتون انجام شده است.
نرم افزارهای ترجمه زبان محاوره ای
از کاربردهای مهم یادگیری ماشین در حال حاضر می تواند نرم افزارهای تشخیص و ترجمه زبان محاوره ای است که ما می توانیم به صورت نوشتن یا گفتن متن مورد نظر را ترجمه کنیم.
روش های تشخیص چهره Face Detect
در بسیاری از پروژه هایی که برای ورود به برنامه یا خدمات تحت وب نیاز به تشخیص چهره باشد، با استفاده از الگوریتم های تحلیل چهره که براساس یادگیری ماشین با زبان پایتون پایه ریزی شده است، می توانیم اینکار را انجام دهیم.
خودرو های با قابلیت خودران Self Driving
در خودرو های نسل جدید می بینیم که تکنولوژی خودران وجود دارد که این قابلیت با دریافت داده ها از اطراف خودرو، اشیا ثابت و اشیا در حال حرکت قابل انجام است. الگوریتم هایی که به این سیستم های حمل و نقل مجهز شده اند با بهره بردن از داده کاوی و یادگیری ماشین طراحی و ساخته شده اند.
جمع بندی درباره آموزش یادگیری ماشین با پایتون
در این مطلب در زمینه دانش یادگیری ماشین و ماشین لرنینگ اطلاعات اولیه بدست آوردیم و با انواع کاربردها و مزایای آن در زندگی روزمره آشنا شدیم. در مورد زبان برنامه نویسی پایتون جهت کار با داده ها و موضوع یادگیری ماشین صحبت کردیم.
لازم است برای کسب آموزش یادگیری ماشین با پایتون به سراغ منبع جامع و پروژه محور مانند فرادرس برویم و با فیلم های پروژه محور در این مجموعه آموزشی به مبحث یادگیری ماشین و داده کاوی مسلط شویم.
